TransAct
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 31 May 2023
- Szerzők
- Xue Xia, Pong Eksombatchai, Nikil Pancha, Dhruvil Deven Badani, Po-Wei Wang, Neng Gu, Saurabh Vishwas Joshi, Nazanin Farahpour, Zhiyuan Zhang, Andrew Zhai
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Recommendation
- Feladat
- Recommender system
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Paraméterek
- 92M
- Képzési adatok
- tokens
92M (Table 9)
[tokens] "Our training dataset contains 3 billion training instances of 177 million users and 720 million pins." "sequence length is |𝑆 | = 100 " "we choose to include each user’s most recent 100 actions in the sequence. For users with less than 100 actions, we pad the feature to the length of 100 with 0s" "The batch size is 12000" 3B training instances * 100 = 3*10^11 training tokens
Képzés számítás
A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.
- Képzés számítás
- 1.7 × 10²⁰ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 92 * 10^6 parameters * 3 * 10^11 tokens [see dataset size notes] = 1.656e+20 FLOP
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Unreleased
- Képzés kód
- Open source
Apache 2.0 https://github.com/pinterest/transformer_user_action
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- TransAct: Transformer-based Realtime User Action Model for Recommendation at Pinterest
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
TransAct ki lett adva által Pinterest, az országban rögzítve mint United States of America, alatt May 2023. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.
Működik a területen a Recommendation, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása recommender system.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Mi került a felépítésébe
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 1.7 × 10²⁰ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Válaszok
TransAct — gyakori kérdések
TransAct— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
TransAct— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 92M. 92M (Table 9). Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
TransAct— Ki készítette ezt?
Kiadta Pinterest, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
TransAct— Mikor adták ki?
Kibocsátották a May 2023. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
TransAct— Mire használják?
Működik a területen a Recommendation, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot recommender system. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
TransAct— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1.7 × 10²⁰ FLOP. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.
TransAct— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..